Karaca A. C., Ertürk A., Güllü M. K., Elmas M., Ertürk S., Kamuflaj Tespt çn Hperspektral Görüntüleme, Clt 3, Sayı 5, Syf 35-39, Hazran 2013 SAVTEK Makales Kamuflaj Tespt çn Hperspektral Görüntüleme Hyperspectral Imagng for Camouflage Detecton Al Can Karaca 1, Alp Ertürk 1, M. Kemal Güllü 1, Muharrem Elmas 2, Sarp Ertürk 1 1 Kocael Ünverstes Görüntü ve İşaret İşleme Laboratuvarı (KULIS) Elektronk ve Haberleşme Mühendslğ, Kocael Ünverstes {alcan.karaca1, alp.erturk, kemalg, sertur} @kocael.edu.tr 2 MS MacroSystem Nederland m.elmas@planet.nl Özet Hperspektral görüntüleme le brçok görüntü şleme uygulaması çn, görsel veya kızılötes kameralardan çok daha yüksek başarım elde etmek mümkündür. Kamuflaj tespt se asker alanda önemn ve güncellğn koruyan, hperspektral görüntülemenn başarımından faydalanablecek br görüntü şleme problemdr. Bu makalede, btkler arasında gzlenmş nesne veya nsanların tespt çn hperspektral görüntülemenn başarımı ncelenmektedr. Problemn benzetm çn doğal ve yapay yapraklar, kamuflaj kumaşı ve yeşl renkte nesneler kullanılmış olup, hperspektral görüntüler Palss Elektronk Optk Ltd. Şt de oluşturulmuş olan Hperspektral Görüntüleme Sstem le elde edlmştr. Elde edlen görüntü ve uygulanan yaklaşım le, doğal btkler, yapay btkler ve kamuflaj malzemeler arasında yüksek seçclk elde edlmekte ve gzlenen nesneler kolaylıkla ayırt edleblmektedr. Anahtar kelmeler: Btklern Hperspektral Özellkler, Hperspektral Görüntüleme, Kamuflaj Tespt. Abstract For many mage processng applcatons, t s possble to obtan a much hgher performance wth hyperspectral magng, wth respect to optcal or nfrared cameras. Camouflage detecton s an mage processng problem that keeps ts mportance and actualty, and that can beneft from the performance of hyperspectral magng. In ths paper, the performance of hyperspectral magng for the detecton of objects or people hdden among plants, s examned. Natural and artfcal leafs, camouflage materal and green colored objects, are used to smulate the problem; and the hyperspectral mages were captured by a Hyperspectral Imagng System constructed at Palss Electronc Optc Ltd. Co. By usng the obtaned mage and the appled approach, hgh selectvty s acheved between natural and artfcal plants, camouflage materals, and the hdden objects can easly be dstngushed. Keywords: Hyperspectral Imagng, Camouflage Detecton, Hyperspectral Propertes of Vegetaton. 1. Grş Hperspektral görüntüleme savunma, kmyasal nceleme, tarım ve medkal gb pek çok alanda kullanılmaktadır. Hperspektral görüntüleme le kızıl ötes ve görünür bölgelerden brçok dar dalga boyuna at mge verler elde edlmekte ve bunun sonucunda dalga boyuna göre ayrışım sağlanmaktadır. Hperspektral görüntü üzernden seçlen herhang br pkseln ışıklılık değerlernn dalga boylarına göre oluşturduğu mza malzemeye özel br davranış göstermektedr. Hperspektral görüntülemenn savunma alanındak genel uygulamalarına [1]'dek çalışmada yer verlmştr. [1]'dek çalışma, Kanada slahlı kuvvetler çn gerçekleştrlmş ve genş br spektral aralıkta (0.4-2.5 mkrometre) elde edlen görüntülerle hedef tanıma, araz analz ve su kaynaklarının hartalanması uygulamaları üzernde çalışılmıştır. [2]'de hperspektral görüntüleme le yüzeydek ve gömülü mayınlar tespt edlmştr. [3]'de asker br araç üzerne yerleştrlmş kamera le uzun dalga boylu kızıl ötes (LWIR) (1.8-2.3 mkrometre) bandında görüntü alınarak kum ve btk örtüsü arasından asker araçlar tespt edlmştr. Bu bldrde, 400-1000 nm spektral aralığında alınan hperspektral görüntülerdek kamuflajlı bölgelern tespt amaçlanmaktadır. Tespt çn hperspektral verye önce gürültü gderm ve normalzasyon ön şlemler uygulanmakta, sonra da saçılım/soğrulma oranı, btk ndekslernn bulunması ve bunların brleştrlmes le tespt gerçekleştrlmektedr. 2. Hperspektral Görüntü Alımı Bu çalışma kapsamında hperspektral görüntünün alımı çn Palss Elektronk Optk Ltd. şrketndek Hperspektral Görüntüleme Sstem (HGS) le kullanılmıştır. Bu HGS, ışıklandırma, yürüyen bant ve görüntü alma donanımı olmak üzere üç alt sstemden oluşmaktadır. Görüntü alma donanımı, görüntüleme spektrometres le genş br spektrumda yüksek kuantum vermllğ olan br monokromatk kameradan oluşmaktadır. Monokromatk kamera 1392 x 1040 pksellk çözünürlükte ve 14 bt dernlğnde görüntü almaktadır. Görüntüleme spektrometres, 400-1000 nm arasındak görünür ve yakın kızıl ötes dalga boylarından 2,8 nm spektral çözünürlükle görüntü elde etmektedr. Spektrometre, grş 35
EMO Blmsel Derg, Clt 3, Sayı 5, Hazran 2013 TMMOB Elektrk Mühendsler Odası yarığı üzernden gelen ışığı optk sayesnde dalga boylarına ayrıştırarak monokromatk kamera algılayıcısı üzerne z düşürmektedr. Şekl 1'de spektrometre bleşenler gösterlmektedr. doğal btkler yapay btkler ve kamuflaj malzemelernden ayrıştırılablrler. Dkkat edlmes gereken nokta, "küçük yapay yaprak" etketl olan yapay yaprak gb nadr örneklerde de doğal btklern bu özellğn çeren spektrumların gözleneblmesdr. Şekl 1: Spektrometre bleşenler. Bu çalışmada dış ortam aydınlatmasına benzerlk sağlamak üzere genş br dalga boyu aralığında verml ışık sağlayablen halojen lamba seçlmş ve k adet 1000 W gücünde halojen lamba karşılıklı olarak konumlandırılmıştır. Görüntü alma sstem çzg tarama esasına göre çalıştığından tarama çn hızı ayarlanablr br yürüyen bant kullanılmıştır. Yapılan tarama sonucunda oluşan br hperspektral küp 1040 spektral bant çermektedr. Şekl 2'de hperspektral olarak taranan btklern CIE (Internatnal Commsson on Illumnaton) D65 ışık standardının ağırlıkları kullanılarak oluşturulmuş RGB mges verlmştr. Ver kümesnde üç farklı türden toplam dört doğal btk yaprağı, k farklı türden dört yapay btk yaprağı ve br kamuflaj kumaşı örneğ kullanılmıştır. Şekl 2: Hperspektral mgenn RGB görüntüsü. Şekl 3: Farklı malzemelere at spektral mzalar. Hperspektral görüntü le dalgaboylarına göre yansıma değerler elde edlmektedr. Normalze edlmş yansıma değerler se eştlk (1) le elde edlmekte, normalzasyon şlem le yansıma spektrumundak ötelenme ve düzgün dağılmayan ışıklılıktan kaynaklanan hatalar gderlmektedr. R I S B S (1) Bu eştlkte, farklı uzamsal koordnatlara at pksel ndeksn, I lgl pksele at yansıma spektrumunu, S syah referans spektrumunu, B beyaz referans spektrumunu ve R normalze edlmş yansıma spektrumunu göstermektedr. 3. Yöntem HGS le elde edlen spektral mzaların ncelenmes çn Şekl 2'de RGB görüntüsü oluşturulmuştur. Elde edlen hperspektral verdek farklı türlere at normalze edlmş spektral mzalar Şekl 3'te verlmştr. Şekl 3'te yeşl ve eflatun renkler le gösterlen spektral mzalar doğal btkler göstermektedr. Doğal btkler, klorofl çerdklernden dolayı yeşl renkte (550 nm dalga boyu cvarında) ışıma yaparlar. Yapay yaprakların da yeşl renktek ışımalarından dolayı bu bölgede ayırt edlemeyeblrler. Ancak doğal btkler hücresel özellklernden dolayı yakın kızılötes bandında da yüksek ışıma yaparlar. Kızılötesndek bu özel davranış kullanılarak Şekl 4: Ayrıştırılması zor örneklere at spektral mzalar. Şekl 4'te ışıklandırma ve dğer koşulların en kötü olduğu durumda elde edlmş örneklere at normalze edlmş yansıma değerler verlmş olup, elde edlen mzalar le doğal ve yapay yapraklar arası yeterl ayrıştırma sağlanamadığı görülmektedr. Bu çalışmada spektral mzalar arasındak farklılıkları ön plana çıkarmak çn sırasıyla Standart Normal Değşm (Standard Normal Varate, SNV) [4], Savtzky-Golay süzgeçlemes (SG) [5] ve Kubelka-Munk (KM) teors [6] uygulanması önerlmektedr. Bu yöntemlern yazarlar tarafından adl belgelerdek bulguların analz çn uygulanmasına [7]'de yer verlmştr. SNV, (2)'de verlen eştlkte de görüldüğü gb ortalama ve standart sapmayı kullanarak normalzasyon gerçekleştrmekte 36
Karaca A. C., Ertürk A., Güllü M. K., Elmas M., Ertürk S., Kamuflaj Tespt çn Hperspektral Görüntüleme, Clt 3, Sayı 5, Syf 35-39, Hazran 2013 SAVTEK Makales ve yansıma spektrumundak saçılımlarda bulunan çarpımsal grşmler ortadan kaldırmaktadır[4]. SNV j l j1 R j R 2 j R R / ( l1) (2) Bu eştlkte, farklı uzamsal koordnatlara at pksel ndeksn, j farklı dalga boyların, l se toplam spektral bant sayısını göstermektedr. Kameranın bazı dalga boylarındak düşük kuantum vermllğ le ışık kaynağının o dalga boylarındak zayıf yansıması, alınan spektral verde bu dalga boylarında gürültüye neden olmaktadır. Bu gürültülern yansıma spektrumunun formunu bozmadan en y şeklde süzülmes çn SG süzgeçlemes kullanılır. SG en küçük kareler yöntemne göre polnom uydurma temell br yöntemdr ve denklem (3)'te verlmştr. Denklemde c Savtzky-Golay katsayılarını, M se pencere kenar boyutunu göstermektedr. M M SG c R / c (3) j j jm jm KM teors se letlen ve yansıyan ışınlardan yola çıkarak br materyal üzerndek soğurulma-saçılım oranı bulunmasını sağlar ve (4)'tek eştlkten hesaplanır. K S (1 R ) 2R Bu eştlkte, K soğurulma katsayısı, S se saçılım katsayısıdır. Bu şlem hperspektral mgelerde her spektral banda bağımsız olarak uygulanır ve spektral mzalar arasındak pek çok farkı ön plana çıkarablr. Şekl 5'te sırasıyla SNV, SG süzgeçleme ve KM uygulanması le elde edlen mzalar verlmştr. 2 j (4) (a) (b) (c) Şekl 6: 675 nm'dek bant görüntüsü (a) Normalze edlmş yansıma mges, (b) SNV ve SG sonucu, (c) KM Sonucu. Farklı br yaklaşım hperspektral görüntülerdek belrl spektral bant mgeler kullanarak btk ndslernn hesaplanmasıdır. Bu ndslerden lteratürde en sık kullanım bulanlardan br Normalze Fark Btk İndeks (Normalzed Dfference Vegetaton Index - NDVI) olup tpk olarak yakın kızıl ötes ve kırmızı dalga boyunda bulunan değerlere dayanmaktadır [8]. NDVI hesabı eştlk 5'te verlmştr. RYKÖ RKIRMIZI NDVI ( R R ) YKÖ KIRMIZI (5) Bu eştlkte, YKÖ yakın kızıl ötes bandındak değerler, KIRMIZI kırmızı banttak değerler göstermektedr. Öneml btk ndslernden br dğer de yne [8]'de adı geçen Pgment Belrl Normalze Fark (Pgments Specfed Normalze Dfference - PSND) ndsdr. PSND eştlğ (6)'dak gb hesaplanmaktadır. Eştlkte R alt ndsle gösterlen sayılar o dalga boylarındak yansıma mgesn göstermektedr. R800 R675 PSND ( R R ) 800 675 (6) Şekl 7.a'da, Şekl 6.c dek sunulan sonuç renkl olarak gösterlmştr. Bu renklendrme le en düşük değere koyu mav en yüksek değere koyu kırmızı tonu atanarak aradak değerler renk tonlarına yayılmıştır. Şekl 7.b'de hperspektral vernn NDVI değerlernden oluşan yapay renklendrlmş görüntüsü, Şekl 7.c'de se PSND değerlernden oluşan yapay renklendrlmş görüntüsü verlmştr. Şekl 5: SNV, SG ve KM sonucu elde edlen spektral mzalar. Şekl 5'dek 680-730 nm arasındak keskn düşüşler btklere özel olan ve kırmızı kenar olarak adlandırılan br özellktr. 675 nm dalga boyunda doğal ve yapay btkler arasındak fark açık br şeklde gözükmektedr. Şekl 6'da yöntemlern lgl banda uygulanması le elde edlen sonuçlar sırasıyla verlmştr. Şekl 7'dek üç farklı görüntüye bakıldığında hepsnde ortak olarak kırmızı tonları le belrlenmş (yüksek değerl) bölgelern doğal btklere at olduğu görülmektedr. Ancak tek görüntü üzernden yorum yapıldığında belrlenecek eşğe göre oluşacak görüntü çersndek btk olmama htmal de vardır. Bu htmal ortadan kaldırmak çn bu üç görüntünün değerler eleman elemana çarpılarak ndeksler ve algortmalara at sonuçlar kaynaştırılmıştır. 37
EMO Blmsel Derg, Clt 3, Sayı 5, Hazran 2013 TMMOB Elektrk Mühendsler Odası (a) (b) (c) Şekl 7:Yapay renklendrlmş göstermler (a) SNV+SG+KM le, (b) NVDI ndeksler le, (c) PSND ndeksler le. Şekl 9: İknc ver kümesne at RGB görüntü. Arkaplan çıkartımı çn CIE renk model kullanılmıştır. Pksel spektrumları üzernden spektral değerler ağırlıklandırılarak ışıklılık (L), kırmızı-yeşl eksenndek değer (a) ve mav-sarı eksenndek değer (b) olmak üzere üç değere ndrgenmştr. Renk blgsn tutan bu değerler sayesnde arkaplanın ortalama L, a ve b değerler hesaplanmış ve bütün pksellern renk uzayındak fark değerler ( E) üzernden arkaplan maskes hazırlanmıştır. Oluşan maskenn syah-beyaz gösterm Şekl 8.a'da verlmştr. Arkaplan maskesnn ters le çarpılmış yapay renklendrlmş sonuç mges Şekl 8.b'de verlmştr. Bu görüntüde açık mav tonları yapay btkler, sarı ve kırmızı tonları kamuflaj kumaşını ve yeşl tonları se doğal yaprakları göstermektedr. Önerlen yöntem sonucunda doğal btkler, yapay btkler ve kamuflaj kumaşının brbrlernden net olarak ayrıldığı görülmektedr. Şekl 10: İknc ver kümesne at sonuç mges. Hazırlanan dğer ver kümesnde tanklar ve dğer asker malzemelern dal ve yaprakların arasında olma koşulu ncelenmştr. Şekl 11 de RGB görüntüsü verlen ver çn elde edlen sonuçlar Şekl 12'de sunulmuştur. Görüldüğü üzere, önerlen yaklaşım le elde edlen yüksek ayırt edclk sayesnde kamufle olmuş malzemeler tespt edleblmektedr. (a) (b) Şekl 8: (a) Arka plan maskes, (b) Sonuç İmges. 4. Kamufle Olmuş Nesnelern Tespt Br öncek bölümde doğal ve yapay btkler ve kamuflaj kumaşları arasındak farkları vurgulamak çn kullanılan yaklaşımın kamufle olmuş nesneler çn başarımının ölçülmes amacıyla k farklı senaryo oluşturulmuştur Bu senaryolar kapsamında farklı ağaçların yaprakları ve bu yapraklar le benzer renklerdek nesneler kullanılarak gerçeğe yakın br ver kümes elde edlmştr. Şekl 9'da RGB görüntüsü verlen ver kümes çn, önerlen yöntem sonucunda oluşan sonuç mges Şekl 10'da verlmştr. Şekl 11: Üçüncü ver kümesne at RGB görüntü. Şekl 12: Üçüncü ver kümesne at sonuç mges. 38
Karaca A. C., Ertürk A., Güllü M. K., Elmas M., Ertürk S., Kamuflaj Tespt çn Hperspektral Görüntüleme, Clt 3, Sayı 5, Syf 35-39, Hazran 2013 SAVTEK Makales 5. Teşekkür Bu çalışma 2011K120330 nolu DPT projes ve Blm, Sanay ve Teknoloj Bakanlığı tarafından 0043.TGSD.2011 nolu Teknogrşm Sermayes Desteğ projes kapsamında desteklenmedr. 6. Sonuçlar Bu çalışmada, kamuflajlı bölgelern hperspektral görüntüleme le tespt gerçekleştrlmştr. Kamuflaj benzetm çn farklı spektral mzalara sahp yapay btkler, doğal btkler, kamuflaj kumaşı ve oyuncak asker malzemelerden üç ayrı ver kümes oluşturulmuş ve hperspektral sstem tarafından taranmıştır. Taranan görüntü kübü çn btklern hücresel ve yapısal özellklernden yola çıkılarak yapay btkler, kamuflaj malzemeler ve doğal btkler kolayca brbrnden ayırt edleblmektedr. Önerlen yaklaşım uzaktan görüntüleme le hedef tespt kullanımına uygundur. 7. Kaynaklar [1] Ardoun J. P., Lévesque J., Rea T. A., A Demonstraton of hyperspectral mage explotaton for mltary applcatons, 10th Internatonal Conference on Informaton Fuson, 2007, Canada. [2] Wnter E. M., Detecton of surface mnes usng hyperspectral sensors, In Proceedngs of the IEEE: Geoscence and Remote Sensng Symposum, September 2004, Anchorage, AK. [3] Bongov R.P., Hackwell J.A, Hayburst T.L., Arborne LWIR hyperspectral measurements of mltary vehcles, Proceedngs Aerospace Applcatons Conference, February 3-10, 1996, Aspen, CO, USA. [4] Barnes R.J., Dhanoa M.S., Lster S.J., Standard Normal Varate Transformaton and De-trendng of Near- Infrared Dffuse Reflectance, n Appled Spectroscopy, 43 (5), 772-777, 1989. [5] Savtzky A., Golay J.E., Smoothng and dfferentaton of data by smplfed least squares procedures, n Analytcal Chemstry, 36 (8), 1627 1639, 1964. [6] Kubelka P., New Contrbutons to the Optcs of Intensely Lght-Scatterng Materals. Part I, Journal of The Optcal Socety of Amerca, 448-457, 1948. [7] Karaca A.C., Ertürk A., Güllü M. K., Elmas M., Ertürk S., Hperspektral Görüntüleme le Adl Belgelerdek Bulguların Analz, 20. IEEE Snyal İşleme ve İletşm Uygulamaları Kurultayı, 2012, Fethye. [8] Thenkabal P.S., Lyon J.G., Huete A., Hyperspectral Remote Sensng of Vegetaton, CRC Press, 2011. 39